从零开始构建你的第一个AI Agent

想亲手构建一个 AI Agent 却不知从何开始？本文将带你从零开始，一步步构建一个具备基本能力的 AI Agent。

什么是 AI Agent？

AI Agent 是能够自主感知环境、做出决策并执行行动的智能系统。与传统的 AI 应用不同，Agent 具备以下核心特征：

• 自主性：能够独立完成目标，无需持续人工干预
• 反应性：能够感知环境变化并做出响应
• 主动性：能够主动采取行动实现目标
• 社交性：能够与其他 Agent 或人类协作

准备工作

环境配置

# 创建虚拟环境
python -m venv agent-env
source agent-env/bin/activate

# 安装依赖
pip install openai langchain python-dotenv

API Key 配置

# .env 文件
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

构建核心组件

1. 定义 Agent 基类

from abc import ABC, abstractmethod
from typing import List, Dict, Any

class BaseAgent(ABC):
    def __init__(self, name: str, role: str):
        self.name = name
        self.role = role
        self.memory: List[Dict] = []
    
    @abstractmethod
    def think(self, input_text: str) -> str:
        pass
    
    @abstractmethod
    def act(self, decision: str) -> Any:
        pass
    
    def remember(self, interaction: Dict):
        self.memory.append(interaction)

2. 实现工具调用

from langchain.tools import Tool
from langchain.agents import initialize_agent

def search_tool(query: str) -> str:
    # 实现搜索逻辑
    return f"搜索结果: {query}"

def calculate_tool(expression: str) -> str:
    # 实现计算逻辑
    return str(eval(expression))

tools = [
    Tool(name="搜索", func=search_tool, description="搜索网络信息"),
    Tool(name="计算", func=calculate_tool, description="执行数学计算")
]

3. 组装 Agent

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import AgentType

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)

agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True
)

运行测试

result = agent.run("帮我搜索今天的天气，并计算北京和上海的温差")
print(result)

下一步

• 添加更多工具扩展 Agent 能力
• 实现记忆系统保存对话历史
• 构建多 Agent 协作系统

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